基于支持向量机和粒子群优化的入侵检测方法研究

admin · 发表于 2023-10-7 13:01:41

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随着计算机安全题目的日益突出，入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）已成为防御恶意行为对计算机和网络系统进行攻击的重要安全机制。近年来，数据挖掘和机器学习等新技术被陆续引入到入侵检测方法的研究中，并取得了不少成果。本文结合数据挖掘和机器学习技术在入侵检测研究中的应用，提出了一种的基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和粒子群优化（Particle Swarm Optimization）的入侵检测方法，该方法主要用于解决入侵检测中的特征选择和规则学习题目。本文首先深入分析了典型IDS的工作原理以及目前仍困扰研究人员的一些难题，然后针对入侵检测特征选择过程中所存在的不足，设计并实现了一种基于支持向量机的特征选择算法。该算法以检测性能为衡量依据，利用支持向量机能有效处理高维、小样本、非线性可分数据的特性，对输入信息中无关和不重要的数据进行了过滤，并从特征集合中提取了对各类别攻击检测“贡献度”较高的重要特征，进而提高了检测引擎的分析速度和检测精度。同时，为了满足入侵检测规则库的自学习需求，论文从搜索能力、优化方向、控制策略、规则检测精度等方面对粒子群优化算法做了改进，并将其用于入侵检测规则的生成和优化，从而实现了规则库的更新和扩展。论文在入侵检测评估权威数据集KDD99上对所提出的方法进行了验证，实验结果表明基于SVM的特征选择算法能有效的减少数据集中的无用信息，无关特征集的移除大幅地节省了入侵检测分析引擎的训练时间和测试时间；而基于粒子群优化的规则学习算法与传统的基于遗传算法（Genetic Algorithm，GA）的规则学习算法相比，表现出较好的学习效果，输出的规则集对于DOS和Probing攻击的检测具有较高的准确率和较低的误报率。

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